
FastAPI是什么?快速上手指南
DeepSeek 由杭州深度求索人工智能基礎技術研究有限公司于 2023 年 7 月成立,創始人兼 CEO 為梁文峰。據公開資料,DeepSeek 團隊在 Mixture?of?Experts(MoE)架構和高效模型訓練方面實現了關鍵突破,使其模型在性能與成本上同時領先 (維基百科)。DeepSeek?API 目前主要提供兩大模型端點:
與主流大模型相比,DeepSeek?API 以極具競爭力的定價獲得市場關注。官方文檔顯示,輸入 tokens 定價約 ¥2/百萬,輸出 tokens 定價約 ¥8/百萬,遠低于同類服務收費標準 (維基百科)。這種低成本與高性能并重的策略,使 DeepSeek?API 在初創企業、教育機構和中小型項目中具備天然優勢。
DeepSeek?API 通過深度語義理解,將用戶輸入的自然語言查詢映射到向量空間,實現精準召回與排序。相比關鍵詞檢索,其在同義詞擴展、多輪對話意圖理解方面優勢明顯,適用于:
Insights 端點能夠對結構化與非結構化數據進行定制化分析,自動生成趨勢報告和關鍵洞見,典型應用包括:
視頻演示中,通過配置無代碼平臺即可對商業數據進行趨勢查詢,迅速獲取可視化分析結果 (YouTube)。
DeepSeek?R1 專注于復雜邏輯推理,支持數學題解、編碼輔助、流程自動化腳本生成等場景。其背后的 MoE 層僅激活與任務相關的專家子網絡,兼顧推理精度與計算效率 (維基百科)。
雖然目前官方主要提供文本端點,DeepSeek 正在研發視覺語言模型(DeepSeek?VL2),未來有望支持圖片檢索、文檔 OCR 與跨模態查詢,為數據分析和知識圖譜構建帶來更多可能。
DeepSeek?API 完全兼容 OpenAI 接口標準,支持多種主流 SDK。以下示例基于 Python:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_DEEPSEEK_API_KEY",
base_url="https://api.deepseek.com"
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-chat",
messages=[
{"role":"system","content":"You are an intelligent search assistant."},
{"role":"user","content":"請列出過去一年中國新能源車市場增長趨勢。"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
該調用即可獲得基于深度語義理解的搜索結果,并可通過 parameters 參數自定義溫度、top_p 等生成策略 (YouTube)。
對于更靈活的場景,也可直接使用 requests 或 curl 進行 REST 調用:
curl -X POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer YOUR_DEEPSEEK_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model":"deepseek-chat",
"messages":[{"role":"user","content":"Explain the benefits of semantic search."}]
}'
響應示例(JSON):
{
"id":"chatcmpl-xxx",
"object":"chat.completion",
"choices":[{"message":{"role":"assistant","content":"語義搜索通過..."},"finish_reason":"stop"}]
}
Search:
import requests
url = "https://api.deepseek.com/v1/search"
headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
params = {"query":"全球 AI 投資趨勢", "domain":"finance"}
resp = requests.get(url, headers=headers, params=params)
print(resp.json())
Insights:
url = "https://api.deepseek.com/v1/insights"
data = {"data_url":"https://example.com/data.csv","analysis":"summarize trends"}
resp = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(resp.json())
在“I?Built?a?DeepSeek?Search?Engine?Without?Writing?a?Single?Line?of?Code”視頻中,作者使用 Cursor 平臺實現完全集成,無需編寫任何代碼,主要流程包括 (YouTube):
該流程直觀展示了 DeepSeek?API 的易用性與可視化集成能力,適合產品原型和 MVP 快速驗證。
在多項公開 NLP 基準測試中,DeepSeek?V3(deepseek?chat)與 GPT?4o 相近,并在部分中文理解任務上表現更優 (維基百科)。R1 推理模型在數學題解和程序生成上也超過同級別模型。
平臺 | 輸入 token 價格 | 輸出 token 價格 | 備注 |
---|---|---|---|
DeepSeek | ¥2/百萬 | ¥8/百萬 | 性能接近 GPT?4o,價格更低 |
OpenAI | \$0.03/千 | \$0.06/千 | |
Anthropic | \$0.02/千 | \$0.03/千 |
基于大規模生產環境測算,DeepSeek?API 的日均成本可節省 40% 以上,對中小團隊尤為友好。
合理模型選擇
緩存與批量處理
監控與限流
DeepSeek?API 以其卓越的自然語言理解、推理與數據分析能力,配合極具競爭力的成本策略,為智能搜索與數據洞察領域帶來新一輪革新。通過本文對 DeepSeek?API 的全面解讀與無代碼集成示例,您已掌握從入門到高級優化的全流程。期待您在各類項目中實踐應用,釋放 AI 驅動的智能潛能。若有更多問題或合作意向,歡迎留言交流。
原文引自YouTube視頻:https://www.youtube.com/watch?v=TxD7wLq12Eg